Heath Rushing, Mitbegründer und Geschäftsführer von Adsurgo
James Wisnowski, Mitbegründer und Direktor von Adsurgo
Die meisten Organisationen analysieren strukturierte numerische Daten wie Produktversuche, Forschung und Entwicklung, Prozessentwicklung, Prozessüberwachung, Vertrieb und Marketing sowie kommerzielle Fertigung. Strukturierte numerische Daten sind zahlreich und werden in den meisten Organisationen verwendet. Der Großteil der gespeicherten Daten ist jedoch nicht numerisch; Es liegt in Form von unstrukturiertem Text in Berichten und Dokumenten vor, beispielsweise in Umfrageergebnissen und Nichtkonformitätsberichten. Während diese Unternehmen Ressourcen aufwenden, um diese unstrukturierten Textdaten zu sammeln, machen sie damit nichts. Obwohl die vorgestellten Konzepte auf jede Branche anwendbar sind, wird der Referent die Analyse unstrukturierter Textdaten in Dokumenten zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften demonstrieren. Mithilfe eines JMP-Skripts, das R aufruft, demonstriert der Redner End-to-End-Beispiele, beginnend mit der Zusammenstellung unterschiedlicher Textquellen (sowohl aus einem Ordner mit Textdateien als auch direkt von der FDA-Website) zu einem strukturierten Datensatz und der Erstellung eines Dokumentbegriffs Matrix und wenden Sie dann Data-Mining-Methoden wie Clusteranalyse und Entscheidungsbäume an, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Während die relevante Theorie besprochen wird, liegt der Schwerpunkt des Vortrags darauf, dem Publikum eine Wertschätzung für die Entdeckung nützlicher und umsetzbarer Compliance- und Geschäftserkenntnisse aus Dokumenten zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften mithilfe von JMP zu vermitteln.
